發(fā)布時(shí)間：2022-12-23 21:46

　　隨著我國(guó)高鐵規(guī)模的不斷擴(kuò)大,對(duì)其運(yùn)營(yíng)安全性的要求也越來越高,高鐵列車關(guān)鍵設(shè)備的故障預(yù)測(cè)需求日益迫切。故障預(yù)測(cè)技術(shù)不僅可以降低設(shè)備的日常維護(hù)成本,還能有效預(yù)防重大安全事故的發(fā)生。本文以CRH5型高速列車牽引系統(tǒng)為應(yīng)用對(duì)象,研究了系統(tǒng)建模、故障模擬、故障預(yù)測(cè)、元部件退化建模以及系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)問題,主要工作包括以下幾個(gè)方面。（1）基于鍵合圖理論的牽引系統(tǒng)閉環(huán)建模。在本課題組前期完成的CRH5型高鐵牽引系統(tǒng)開環(huán)鍵合圖模型基礎(chǔ)上,搭建了直接轉(zhuǎn)矩控制的鍵合圖功能模塊,完成了基于鍵合圖的高鐵牽引系統(tǒng)閉環(huán)建模,并在閉環(huán)鍵合圖模型中實(shí)現(xiàn)了逆變器IGBT故障和電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的模擬注入,仿真結(jié)果可驗(yàn)證該牽引系統(tǒng)閉環(huán)鍵合圖模型的正確性以及故障注入的合理性。（2）故障概率預(yù)測(cè),即計(jì)算故障1發(fā)生的條件下故障2發(fā)生的概率。在閉環(huán)鍵合圖基礎(chǔ)上,先確定用于故障預(yù)測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并簡(jiǎn)化其中的有向環(huán),避免因果關(guān)系沖突;然后基于故障樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練貝葉斯網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)牽引系統(tǒng)中逆變器IGBT發(fā)生故障時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)子電阻故障的概率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可驗(yàn)證該算法的可行性和正確性。（3）牽引系統(tǒng)關(guān)鍵元件退化特征提取及系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)。將設(shè)備... 

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 故障預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作
第二章 高鐵牽引系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)與常見故障
    2.1 引言
    2.2 開環(huán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理
        2.2.1 逆變器
        2.2.2 電機(jī)
        2.2.3 齒輪箱
    2.3 閉環(huán)控制原理
    2.4 高鐵牽引系統(tǒng)常見故障
    2.5 本章小結(jié)
第三章 閉環(huán)鍵合圖模型搭建及故障注入
    3.1 引言
    3.2 鍵合圖理論
        3.2.1 鍵合圖基本元件及其表述
        3.2.2 鍵合圖因果關(guān)系分配
    3.3 開環(huán)鍵合圖模型
    3.4 閉環(huán)鍵合圖模型
        3.4.1 模型實(shí)現(xiàn)
        3.4.2 仿真驗(yàn)證
    3.5 故障注入
        3.5.1 IGBT故障注入
        3.5.2 電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障注入
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障概率預(yù)測(cè)
    4.1 引言
    4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        4.2.1 基本概念與特性
        4.2.2 結(jié)構(gòu)確定
        4.2.3 參數(shù)學(xué)習(xí)
        4.2.4 聯(lián)合概率推理
    4.3 牽引系統(tǒng)故障概率預(yù)測(cè)
        4.3.1 牽引系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理及參數(shù)學(xué)習(xí)
        4.3.3 故障概率預(yù)測(cè)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于改進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(RBMs-BN)的剩余壽命預(yù)測(cè)
    5.1 引言
    5.2 受限玻爾茲曼機(jī)簡(jiǎn)介
        5.2.1 基本概念與結(jié)構(gòu)
        5.2.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
        5.2.3 深度信念網(wǎng)絡(luò)
    5.3 基于RBMs-BN的剩余壽命預(yù)測(cè)
        5.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定
        5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.3.3 剩余壽命預(yù)測(cè)
    5.4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證
        5.4.1 高鐵牽引系統(tǒng)半實(shí)物仿真平臺(tái)
        5.4.2 中間電路退化故障注入
        5.4.3 驗(yàn)證結(jié)果對(duì)比分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]電子系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)研究[D]. 許麗佳.電子科技大學(xué) 2009
[2]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與決策應(yīng)用研究[D]. 張少中.大連理工大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于觀測(cè)器的高速列車牽引電機(jī)故障診斷方法研究[D]. 于曉慶.南京航空航天大學(xué) 2018
[2]基于灰色ELM的滾動(dòng)軸承故障預(yù)測(cè)[D]. 徐遙.北京交通大學(xué) 2017
[3]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的配電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)研究[D]. 盧育梓.北京交通大學(xué) 2017
[4]基于圖論的高鐵牽引系統(tǒng)故障傳播分析與危害性評(píng)估[D]. 徐溪.南京航空航天大學(xué) 2017
[5]基于多特征量的滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)評(píng)估和剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 燕晨耀.電子科技大學(xué) 2016
[6]基于受限玻爾茲曼機(jī)的深度學(xué)習(xí)模型及其應(yīng)用[D]. 張艷霞.電子科技大學(xué) 2016
[7]基于鍵合圖的高鐵牽引系統(tǒng)建模與故障診斷[D]. 勇佳棋.南京航空航天大學(xué) 2016
[8]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)船用柴油機(jī)故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 林洋.大連海事大學(xué) 2016
[9]基于受限玻爾茲曼機(jī)的面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法研究[D]. 仝少敏.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[10]HXD1型電力機(jī)車牽引變流器故障診斷研究[D]. 歐健.中南大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3725475